데이터 가치 자산화 

-Data monetization 오해와 진실-

디지털 경제에서 데이터는 가장 가치 있는 자산이라 이야기되고 있다. 

그러나 회계와 보험 분야에서 데이터는 장부상 서버나 건물처럼 유형자산의 가치가 없다. 

개인과 기업 간에 데이터를 제품으로 거래하는 기술 및 비즈니스에서는 데이터를 장부상 유형자산으로 기장하지 않아도 다양한 가치를 지닌 필수 자산으로 취급할 필요가 있다.

“데이터 같은 무형자산을 기업의 대차대조표, 즉 특정 시점에 있어서의 기업의 자산과 부채, 자본 명세서에 포함하지 않는 이유는 무엇일까?” 

DBP-Institute의 Prashanth Southekal 전무는 CFO.University에 투고한 글에서 다음과 같이 주장한다.

https://cfo.university/library/article/why-is-data-missing-from-the-balance-sheet-southekal

Southekal 씨에 의하면 데이터의 시장가치를 공정하게 결정하기 어렵다고 말한다. 

데이터의 수명기간 동안 데이터 관리비용과 기업에 가져올 수 있는 이익을 금액으로 환산하기 어렵고 감가상각이나 규정 준수에 대한 평가도 부정확하기 때문이다.

또한 West Monroe의 혁신 펠로우 Doug Laney 씨는 데이터 자산은 장부에 기재되지 않기 때문에 보험사들은 데이터를 피보험자에 보상해야 할 재산으로 간주하지 않는다고 말한다.

그는 Gartner의 전 분석가이자 Infonomics 및 Data Juice의 저자이다.

https://www.gartner.com/en/publications/infonomics

데이터 자산을 재산으로 평가하는 문제는 수십 년 동안 법정에서 논의 되어 왔다고 Laney씨는 최근 보스턴에서 열린 Data Summit의 기조 연설에서 주장했다.

https://www.dbta.com/DataSummit/2024/default.aspx

"법원이 혼란에 빠져 있다." 

"어떤 재판은 데이터가 광디스크에 기포로 표시되기 때문에 재산으로 간주해야 한다고 판결한 반면, 다른 법원은 전자는 질량이 거의 없기 때문에 데이터를 재산으로 인정해서는 안 된다고 판결했다."

회계에서 데이터의 가치는 1930년대에 정해진 규칙에 따르고 있다. 그 당시에는 데이터가 유형의 종이에 저장되었다.

"보험 회사는 데이터를 하나의 유형 물체로 인식하지 않을 것이다. 왜냐하면 대차대조표에 데이터의 가치에 대해 전혀 기재하고 있지 않기 때문이다. 

기본적으로 무엇이 재산이고 무엇이 자산 인지를 판단하는 사람들이 데이터는 자산도 아니고 재산도 아니라고 주장했던 시대에 개념을 정의했고 강화해 왔기 때문이다."

"현대의 기업은 데이터 기반으로 운영되고 있어(데이터에서 수익을 창출하고 데이터의 파손이나 도난으로 손실됨) 이러한 전통적인 인식은 바뀔 가능성이 있다. 

기업이 데이터 자산을 금융 거래의 담보로 활용하는 경우도 있다."

"데이터는 풍부하나 자금이 부족한 기업이 데이터 자산을 담보로 대출을 받는 사례가 증가하고 있다"

"우리의 관계사 중 한 기업은 이렇게 대출을 제공하는 펀드와 담보 수준을 결정하는 평가 모델을 가지고 있다. 

또한, 고객의 시스템에 내재되어 매일 실제로 데이터를 안전한 클라우드 환경에 예탁하는 기술을 보유하고 있다."

Laney 씨에 따르면 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 능력이 일부 풍문과 오해로 방해를 받고 있다.

아래에 데이터 머니타이제이션(수익화)에 관한 어려운 현실을 소개한다.

• 데이터 머니타이제이션은 단순히 데이터베이스 기록을 판매하는 일이 아니다. 

  데이터의 관리 및 측정, 사용하여 새로운 가치와 매출 소스를 창출하는 방법 다루는 데 사용하는 접근방식이다.

• 데이터는 "새로운 유전 발견"과 다르다.

  한 번에 한 방울씩 소비되는 석유와 달리 데이터는 고갈되지 않고, 경쟁이 없고, 생산 친화적인 자산이다.

  이는 데이터가 동시 다발성과 지속성 등 사용 방식에 다양성을 가지고 있다.

• 데이터의 잠재성은 머니타이제이션의 강력한 후보이다. 

  데이터는 노후화되거나 사용한 후 소모되는 것이 아니라 데이터에 잠재적 가치가 남아 있다.

• 데이터 머니타니제이션은 다양한 명칭으로 사용되고 있다. 

  기업에 따라 이 접근 방식은 ”데이터 지원, 데이터 상용화, 데이터 제품 개발“ 같은 다양하고 친숙한 이름으로 불린다.

• 외부 데이터도 머니타이즈 창출이 가능하다. 

  외부 소스의 데이터도 수익을 창출할 수 있는 잠재력이 있다.

  자사 데이터를 보완하고 더 많은 가치를 창출하기 위해 외부 데이터를 참고할 수 있다.

  데이터를 처리하고 저장하는 책임자들은 이제 그들의 담당업무에 새롭고 동적인 데이터 머니타이제이션이 추가된다는 새로운 역할을 이해하고 있어야 한다. 

  지속적이고 주기적인 과정이 될 것이다. 

데이터 자산의 관리와 측정은 불가분의 관계에 있다. 

측정할 수 없는 것은 관리할 수 없고, 관리하지 못하면 수익화할 수 없다는 말이 있다. 

사용하는 데이터를 결과(예: 비즈니스 프로세스 및 성능 개선)로 나타내야 한다. 회사가 보유하고 있는 다른 자산과 마찬가지다.

경영진은 비즈니스와 연계하여 아이디어 생성에서 우선순위 도출까지 다양한 데이터 머니타이제이션(수익화) 이니셔티브를 찾아야 한다. 

여기서 도출된 아이디어를 테스트하는 것도 프로세스의 일부가 되어야 한다. 마지막으로, 데이터의 자산 가치를 영업 및 마케팅팀과 공유해야 한다.

Laney씨는 강연에서 데이터 머니타이제이션에는 간접적인 것과 직접적인 수익화 두 가지 유형으로 분류하고 있다.

간접적 데이터 머니타이제이션 창출

•프로세스 실적 및 효율 향상

•리스크 완화 및 규정 준수 강화

•신제품 개발 및 신규 시장 개척

•파트너 관계 구축 및 강화

•대차대조표에 데이터 자산화 방안 모색

•데이터 제품/서비스 홍보를 위한 브랜드 개발

직접적 데이터 머니타이제이션 창출

•비현금성 상거래를 데이터로 교환/거래 

•데이터 제품 및 서비스 강화

•브로커 및 데이터 시장에서의 원시 데이터 라이센스화

•인사이트, 분석 및 보고서 판매

•추천/리세일 계약을 통한 역방향 데이터 머니타이제이션

•데이터 담보 융자

"데이터 자산 활용 가치가 궁금하면 그 기업의 데이터 주도 기업 가치 평가를 참고할 수 있다."

"엔터프라이즈 데이터 거버넌스 프로그램, 최고 데이터 분석 책임자, 최고 AI 책임자, 고급 AI 및 분석 프로그램을 갖춘 기업은 그렇지 않은 기업보다 두 배 이상 더 높은 평가를 받고 있다."

"또한 데이터, 라이선스 데이터 또는 일부 데이터 파생물을 거래하는 데이터 제품 회사는 주가순자산비율(PBR)이 3배로 증가하였고, 물론 장부에 없는 자산에서 더 많은 가치를 창출하고 있다." 

참고 | https://www.zdnet.com/article/draft-data-not-formally-recognized-as-an-asset-may-be-the-most-valuable-asset/​